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Enregistrement W1996327094 · doi:10.2135/cropsci2009.03.0156

Fine Root Distributions in Oilseed and Pulse Crops

2010· article· en· W1996327094 sur OpenAlexaff
Liping Liu, Yantai Gan, Rosalind Bueckert, Ken Van Rees, Thomas D. Warkentin

Notice bibliographique

RevueCrop Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant nutrient uptake and metabolism
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSativumCanolaPisumBrassicaBiologyLinumField peaAgronomyCropHorticultureBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Fine roots are of great importance in the uptake of water and nutrients from, and input of, carbon to the soil. This study determined the proportion of extra fine (<0.4‐mm diameter) to fine (0.4‐ to 2.0‐mm diameter) roots and their distribution patterns for important oilseed and pulse crops. Crops were grown in 150‐mm diameter, 1‐m long lysimeters in the field near Swift Current, SK, in 2006–2007. For oilseeds ( Brassica napus L. canola, Brassica juncea L. mustard, Linum usitatissimum L. flax), roots in the 0.0‐ to 0.2‐mm diameter class comprised about 60% of the total root length, roots in the 0.2‐ to 0.4‐mm diameter about 30%, and those in the diameter class >0.4 mm contributed a small proportion to the total. For pulses ( Cicer arietinum L. chickpea, Pisum sativum L. dry pea, and Lens culinaris Medik. lentil), the proportion of roots in the 0‐ to 0.2‐mm diameter was much smaller than that for wheat ( Triticum aestivum L.), whereas the proportions of roots in the thicker (0.4 to 0.6, 0.6 to 0.8, and 0.8 to 2.0 mm) diameters were greater than those for wheat. The relative distribution patterns of extra fine and fine roots in oilseeds, pulses, and wheat may provide a guide for further study of detailed rooting systems for oilseeds and pulses.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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